import numpy as np
import torch
import random
import math
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import torch.nn as nn
import copy
import warnings
import copy

a = torch.tensor([
    [0.6, 0.7, 0.7, 0.3, 0.2],
    [0.6, 0.7, 0.9, 0.3, 0.2],
    [0.6, 0.7, 0.4, 0.3, 0.9],
    [0.6, 0.7, 0.8, 0.3, 0.2],
    [0.6, 0.7, 0.2, 0.3, 0.2],
])
b = torch.tensor([
    [0.6, 0.7, 0.7, 0.3, 0.2],
    [0.6, 0.7, 0.9, 0.3, 0.2],
    # 0.8此处不一样
    [0.8, 0.7, 0.4, 0.3, 0.9],
    # 0.9此处不一样
    [0.9, 0.7, 0.8, 0.3, 0.2],
    [0.6, 0.7, 0.2, 0.3, 0.2],
])
# print(a > .7)
# 两点：
#   1、&的运算级别比比较运算符高，所以需要添加小括号，
#   2、按位与即对应位置上同为TRUE则结果为TRUE
print((a > .7) & (b > .7))
resutl = torch.where((a > .7) & (b > .7))
print('resutl\n', resutl)
# 从输出结果来看，第一个代表x轴坐标值，第二个代表y轴坐标值，
# 两者对应位置结合才能表示坐标值
